以下是一个使用Python的示例代码，按照给定的问题描述进行排序、分组和求平均值的解决方案：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'ID': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
        'Date': ['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-03'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期时间转换为日期类型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 按日期和ID进行排序
df.sort_values(['Date', 'ID'], inplace=True)

# 按ID和日期进行分组，并计算每组的平均值
df_grouped = df.groupby(['ID', 'Date']).mean()

print(df_grouped)

输出结果：

           Value
ID Date         
A  2022-01-01    1
   2022-01-02    4
B  2022-01-01    2
   2022-01-03    5
C  2022-01-02    3
   2022-01-03    6

以上代码首先使用pandas库创建一个示例数据集。然后，将日期时间列转换为日期类型，以便进行排序和分组。接下来，使用sort_values方法按照日期和ID进行排序。最后，使用groupby方法按照ID和日期进行分组，并使用mean方法计算每组的平均值。最后打印出结果。